Vitalik Buterin dijo en Farcaster que está realizando un experimento personal para generar recomendaciones personalizadas de dieta y ejercicio a partir de datos de salud y viajes, preservando la privacidad mediante una combinación de modelos de frontera locales y remotos. Según ChainCatcher, el sistema utiliza una arquitectura de privacidad de tres capas: un modelo local, Qwen 3.8 Flash Next, reescribe las consultas de los usuarios para evitar exponer el estilo de escritura, zkAPI oculta la información de pago y Tor enmascara las direcciones IP.

Buterin dijo que el sistema ya está funcionando, pero identificó tres deficiencias. Tor es ineficiente y añade alta latencia al intentar desvincular solicitudes de forma individual, el modelo local opera solo a 20-30 TPS y necesitaría más de 100 TPS para una experiencia fluida, y las protecciones de datos más estrictas limitan cuánto apoyo puede brindar el modelo remoto. Añadió que el código relacionado se ha enviado al repositorio de Ethereum zkAPI.